加密货币政治:特朗普的支持动摇了该行业

币界网Publié le 2024-07-19Dernière mise à jour le 2024-07-19

币界网报道:

加密货币政治将永远不会一样!这是因为前总统唐纳德·特朗普支持加密货币市场。

加密货币和政治影响力之间的交集从未如此明显,我们可以预期会发生一些关键的转变。

另请阅读:唐纳德·特朗普:“战斗”加密货币将5000美元变成700万美元

解析特朗普对加密货币的支持及其影响

来源:Bitcoin.com

特朗普关于拥抱加密货币市场的最新言论是向前迈出的重要一步,也是他之前立场的重大变化。

科技和加密货币领域的有影响力的人支持这一转向。马克·安德森和本·霍洛维茨是风险投资公司a16z的联合创始人。

他们公开宣布,他们将在2024年的选举中支持特朗普。他们提到,他的政策更倾向于科技和创业生态系统。

科技领袖团结在特朗普身后

a16z联合创始人的明确支持并非孤立事件。科技行业的其他有影响力的人也加入了亲特朗普的加密货币运动。

埃隆·马斯克承诺大力支持特朗普的竞选活动,称他将每月捐款4500万美元。与此同时,另一位有影响力的科技投资者David Sacks在共和党全国代表大会上宣布了他的支持。

另请阅读:特朗普表示美国必须领导加密货币以避免金砖国家接管

加密货币社区的不同观点

尽管特朗普在科技领袖中的支持率每天都在增长,但加密货币社区仍然持怀疑态度并存在分歧。

以太坊联合创始人Vitalik Buterin警告不要根据加密货币的支持做出政治决策。当然,这完全有道理。相比之下,Cardano创始人Charles Hoskinson认为,当加密货币不能保持政治中立时,为加密货币友好的候选人提供支持变得至关重要。

无论你同意谁的观点,有一件事是肯定的:任何政治决定都不应该仅仅基于候选人对加密货币话题的看法。

对加密货币监管的潜在影响

重要科技人物与特朗普竞选团队的密切关系可能会影响加密监管的影响。

他的支持者认为,特朗普的政策可能会为区块链技术创造一个更开放的创新环境。然而,批评者警告称,放松管制可能带来潜在风险。

另请阅读:唐纳德·特朗普调侃第四代NFT系列的发布

随着2024年大选的临近,加密政治可能会对该行业的未来产生巨大影响。唐纳德·特朗普对加密货币的支持引发了一场辩论。这对加密货币市场来说是一个好的举措吗?只有一种方法可以找到答案。

Lectures associées

Les grands modèles américains tendent vers le confinement, au nom de la sécurité

Le 27 juin, Anthropic a annoncé que le gouvernement américain avait autorisé le redéploiement de son modèle de cybersécurité Mythos 5 à plus de 100 organismes américains, mais la version publique Fable 5 reste suspendue sans calendrier de retour. Le même jour, OpenAI a lancé GPT-5.6, dont l'accès via API est restreint aux partenaires approuvés par le gouvernement. Ces décisions font suite à un ordre exécutif sur l'IA signé début juin et à une injonction du Département du commerce du 12 juin ordonnant la suspension de Fable 5, marquant un cycle complet d'"arrêt-négociation-autorisation conditionnelle" pour le contrôle des modèles d'IA de pointe par les autorités américaines en moins d'un mois. Les entreprises concernées contestent la base technique de ces mesures. OpenAI indique que son modèle Sol n'a pas franchi son propre cadre de sécurité, tandis qu'Anthropic a réfuté point par point les raisons avancées par le gouvernement. Dean W. Ball, ancien conseiller de la Maison Blanche, critique un processus de régulation manquant de transparence, de normes claires et d'expertise technique, créant une incertitude dommageable pour l'industrie. L'article établit un parallèle avec la "Guerre du Chiffrement" des années 1990, où le contrôle américain sur les technologies de cryptage a finalement échoué, nuisant à la compétitivité des entreprises nationales. Aujourd'hui, le risque est que ces restrictions étouffent l'innovation et la diffusion économique essentielle aux technologies génériques comme l'IA, d'autant plus que les modèles open-source, notamment chinois, progressent rapidement. Cet épisode pourrait marquer un tournant : l'insertion durable du gouvernement comme autorité d'approbation entre les modèles d'IA commerciaux et leurs utilisateurs. Si l'objectif affiché est la sécurité, la méthode opaque et arbitraire menace les investissements et risque de concentrer le pouvoir de l'IA de pointe entre les mains d'une minorité déjà puissante.

链捕手Il y a 34 mins

Les grands modèles américains tendent vers le confinement, au nom de la sécurité

链捕手Il y a 34 mins

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

DeepSeek a annoncé une mise à jour majeure de son modèle DeepSeek-V4-Pro avec le lancement de DSpark, un nouveau cadre de décodage spéculatif (Speculative Decoding) open source, accompagné de l'infrastructure complète DeepSpec. Cette mise à jour, axée sur l'ingénierie et non sur les capacités fondamentales du modèle, vise à accélérer considérablement l'inférence des LLM en production. Le cœur de DSpark est l'introduction d'une **génération semi-autorégressive**. Cela combine la génération parallèle à haut débit d'un modèle "brouillon" léger avec une modélisation des dépendances entre tokens pour améliorer le taux d'acceptation. De plus, un système de **vérification planifiée par confiance et conscient du matériel** (Confidence-Scheduled Verification) évalue dynamiquement la probabilité que chaque token généré soit accepté par le modèle cible. Il adapte ainsi la longueur de vérification en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources GPU, notamment en charge élevée. Les résultats sont significatifs : face aux méthodes de pointe comme Eagle3 et DFlash, DSpark augmente la longueur moyenne de tokens acceptés de 26.7% à 30.9% et de 16.3% à 18.4% respectivement sur les modèles Qwen3. En déploiement réel, par rapport à la génération token par token précédente (MTP-1), **DSpark améliore la vitesse de génération pour l'utilisateur de 60% à 85% pour le modèle Flash et de 57% à 78% pour le modèle Pro**, à débit total constant. Le projet open source **DeepSpec** fournit une stack complète pour entraîner et évaluer des modèles brouillons pour le décodage spéculatif, supportant actuellement les algorithmes DSpark, DFlash et Eagle3, ainsi que les familles de modèles cibles Qwen3 et Gemma.

marsbitIl y a 7 h

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

marsbitIl y a 7 h

Trading

Spot
活动图片